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关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结来源｜3D视觉工坊双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。
“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。
一.简介双目立体视觉是机器视觉中的一个重要分支，自上世纪60年代中期开创以来，经过几十年的发展，如今在机器人视觉、航空测绘、军事应及医学成像、工业检测上应用极其广泛。
双目立体视觉基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的左右两幅图像，然后根据三角测量原理计算空间点在二维图像的位置偏差，最后再利用位置偏差进行三维重建来获取被测物体的三维几何信息（本文不对双目立体视觉的数学原理进行详细介绍）。
二.双目立体视觉的三大基本算法的原理及其代码实现（基于opencv）双目立体视觉中常用的基于区域的局部匹配准则主要有图像序列中对应像素差的绝对值之和SAD（sum of absolute differences）、对应像素差的平方之和SSD（sum of squared differences）及半全局匹配算法SGM（semi—global matching）。
2.1 SAD（sum of absolute differences）的原理匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素块的对应像素差的绝对值进行求和。
其数学公式如下：SAD匹配算法的基本流程如下：①输入两幅已经校正实现行对准的左视图（Left-Image）及右视图（Right-Image）。
②对左视图Left-Image进行扫描选定一个锚点并构建一个类似于卷积核的小窗口。
③用此小窗口覆盖Left-Image，并选择出小窗口覆盖区域的全部像素点④同样用此小窗口覆盖Right-Image，并选择出小窗口覆盖区域的全部像素点。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其精度和稳定性直接影响着双目视觉系统的性能。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、原理及应用，并探讨其在实际应用中的优化与改进。
二、双目视觉的立体匹配算法研究1. 算法概述双目视觉的立体匹配算法是通过分析两个相机从不同视角获取的图像，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
其中，特征提取是提取出两幅图像中的有用信息，特征匹配则是根据一定的匹配准则，将两幅图像中的特征进行匹配，最后通过视差计算得到场景的三维信息。
2. 算法原理立体匹配算法的原理是基于视差原理，即同一场景从不同视角观察时，物体在左右图像中的位置会有所偏差。
通过比较两幅图像中对应位置的像素或特征，可以计算出视差，从而得到场景的三维信息。
在特征提取阶段，算法会提取出两幅图像中的关键点或特征描述符，如SIFT、SURF等；在特征匹配阶段，算法会根据一定的匹配准则，如欧氏距离、互信息等，将两幅图像中的特征进行匹配；在视差计算阶段，算法会根据匹配结果计算出视差图，从而得到场景的三维信息。
三、立体匹配算法的应用双目视觉的立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用。
在机器人导航领域，可以通过双目视觉系统实现机器人的三维环境感知和避障；在自动驾驶领域，可以通过双目视觉系统实现车辆的自主驾驶和道路识别；在三维重建领域，可以通过双目视觉系统实现场景的三维重建和模型构建。
此外，立体匹配算法还可以应用于虚拟现实、人机交互等领域。
四、立体匹配算法的优化与改进针对立体匹配算法在实际应用中存在的问题，如匹配精度低、计算量大等，研究人员提出了多种优化与改进方法。
首先，可以通过改进特征提取算法，提取出更鲁棒、更丰富的特征信息；其次，可以通过优化匹配准则和匹配策略，提高匹配精度和计算效率；此外，还可以通过引入深度学习等技术，实现更准确的特征匹配和视差计算。
双目视觉立体匹配算法研究双目视觉立体匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容，主要是通过分析两个视野稍有不同的图像，来确定每个像素点在三维空间中的位置。
立体匹配算法的研究旨在通过计算机模拟人眼的视觉感知能力，实现深度信息的获取和三维重建，为许多计算机视觉应用提供基础支持。
目前，双目视觉立体匹配算法主要包括了基于图像的局部匹配算法和全局匹配算法两类。
基于图像的局部匹配算法是立体匹配算法中最简单的一种方法，它主要通过比对两个图像中的像素，寻找最佳的匹配对应点。
常见的方法包括以下几种：1.窗口匹配算法：将两个图像中的局部窗口进行匹配，通过比较窗口中像素的相似性来确定最佳匹配。
2.匹配代价算法：基于窗口匹配的原理，通过定义匹配误差度量指标（如均方差、绝对差等），计算每个像素点的匹配代价。
3.匹配代价聚合算法：将匹配代价进行聚合，通过横向、纵向或斜向的扫描来减少误差，并提高匹配效率。
然而，基于图像的局部匹配算法存在几个问题，如像素间的不连续性、边界的不唯一性等。
因此，全局匹配算法应运而生，主要用于解决这些问题。
常见的全局匹配算法包括以下几种：1.动态规划算法：以图像像素为节点构建图，通过最小化能量函数来寻找最佳匹配点。
2.基于图割算法：将图像像素看作图中顶点，以像素之间的关系为边，通过割集的划分来确定最佳匹配点。
3.代价聚合算法：通过代价聚合来减少匹配误差，常用的方法有图像金字塔、多尺度匹配等。
此外，近年来，深度学习技术的快速发展，也为双目视觉立体匹配算法的研究带来了新的思路。
采用深度学习模型进行立体匹配可以有效地解决传统算法中存在的问题，提高匹配的准确性和鲁棒性。
常见的深度学习方法包括使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和匹配，使用生成对抗网络（GAN）进行深度图像估计等。
总之，双目视觉立体匹配算法的研究涉及到图像处理、计算机视觉、优化算法等多个领域，目前已经取得了很多重要的研究成果。
随着计算机硬件性能的不断提高和深度学习技术的迅速发展，双目视觉立体匹配算法将在未来更广泛地应用于三维重建、虚拟现实、自动驾驶等领域。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，已经广泛应用于机器人导航、三维重建、物体识别和虚拟现实等领域。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心问题，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉系统主要由相机标定、图像获取、立体匹配和三维重建四个部分组成。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法概述立体匹配是双目视觉系统的核心问题，其目的是在两幅图像中找到对应的特征点。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
3.2 基于双目视觉的立体匹配算法本文研究了一种基于双目视觉的立体匹配算法，该算法通过提取两幅图像中的特征点，然后利用特征点的相似性进行匹配。
在特征提取阶段，采用SIFT算法提取图像中的关键点，并计算关键点的描述子。
在匹配阶段，利用描述子之间的相似性进行匹配，并通过一定的约束条件剔除错误匹配点。
3.3 算法优化及性能分析针对立体匹配算法中的错误匹配问题，本文提出了一种基于视差连续性和唯一性的优化方法。
通过引入视差连续性和唯一性约束，可以有效地剔除错误匹配点，提高匹配精度。
同时，本文对算法的性能进行了分析，包括算法的时间复杂度和空间复杂度等方面。
四、应用研究4.1 三维重建应用通过将本文研究的立体匹配算法应用于三维重建领域，可以有效地恢复出场景的三维信息。
本文采用多个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后利用本文研究的立体匹配算法对图像进行匹配，并采用三维重建算法恢复出场景的三维模型。
4.2 机器人导航应用本文还将研究的立体匹配算法应用于机器人导航领域。
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛分别观察同一对象，利用双眼之间的视差差异和视差信息，从而产生深度感知，实现三维物体视觉的过程。
它是人类视觉系统的一个重要功能，也是计算机视觉领域的一个核心问题之一。
双目立体视觉匹配的研究在计算机视觉、机器人视觉、虚拟现实和三维重建等领域具有广泛的应用价值。
双目立体视觉匹配的原理是人类双眼之间的视差差异。
当我们用两只眼睛观察同一物体时，由于两只眼睛在空间位置上的不同，会产生两张不同的视网膜图像。
这两张图像中的像素在水平方向上的差异就是视差，而视差大小与物体距离成正比，即距离近的物体视差大，距离远的物体视差小。
通过测量双眼视差，就可以得到物体的深度信息。
这就是双目立体视觉匹配的基本原理。
在双目立体视觉匹配中，首先需要对两幅图像进行匹配，找到对应的特征点。
然后，根据这些特征点之间的视差差异，计算出物体的深度信息。
这个过程就是双目立体视觉匹配的关键步骤。
如何高效准确地进行匹配，是双目立体视觉匹配研究的核心问题之一。
双目立体视觉匹配的研究可以追溯到19世纪。
当时，科学家们开始尝试用双目视觉来解释人类视觉系统的工作原理。
随着计算机技术的发展，双目立体视觉匹配逐渐成为了一个独立的研究领域。
目前，双目立体视觉匹配已经成为了计算机视觉领域的一个热门研究课题，吸引了众多科研工作者的关注和投入。
双目立体视觉匹配的研究涉及到图像处理、模式识别、计算几何、深度学习等多个学科领域。
在图像处理方面，研究人员致力于开发各种算法提取图像的特征信息，包括边缘、纹理、颜色等。
在模式识别方面，研究人员致力于设计匹配算法，识别图像中相似的特征点。
在计算几何方面，研究人员致力于建立深度图和三维模型之间的几何关系。
在深度学习方面，研究人员致力于利用深度神经网络来提高匹配的准确度和速度。
在双目立体视觉匹配的研究中，存在许多挑战和难点。
首先是图像的不一致性和噪声干扰。
由于双眼视角的差异以及环境光线等因素的影响，同一物体在不同图像中的特征点可能存在一定程度的不一致性。
立体匹配算法的研究和应用一、本文概述立体匹配算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在从两个或多个不同视角的图像中恢复出场景的深度信息。
这一技术在三维重建、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用前景。
本文将对立体匹配算法的研究现状、基本原理、常见算法以及实际应用进行深入探讨。
本文将概述立体匹配算法的发展历程和研究现状，介绍其在计算机视觉领域的重要性以及面临的挑战。
接着，文章将详细阐述立体匹配算法的基本原理，包括立体视觉的基本原理、图像预处理、特征提取与匹配、视差计算与优化等关键步骤。
在此基础上，本文将重点介绍几种经典的立体匹配算法，如基于全局能量最小化的算法、基于局部窗口的算法、基于特征的算法等，并分析它们的优缺点和适用范围。
文章还将关注近年来兴起的深度学习在立体匹配领域的应用，探讨其带来的性能提升和创新点。
本文将讨论立体匹配算法在实际应用中的案例，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等，并分析其在实际应用中的挑战和未来的发展趋势。
通过本文的综述，读者可以对立体匹配算法有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。
二、立体匹配算法的基本理论立体匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从两幅或多幅不同视角的图像中恢复出场景的三维信息。
其基本理论涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个学科，是机器视觉领域的核心技术之一。
立体匹配算法的核心是寻找图像对之间的对应点，即立体匹配点。
这些点在左右两幅图像中应具有相同的空间位置，但在像素坐标上存在差异，这种差异被称为视差。
通过计算这些视差值，我们可以得到场景的深度信息。
立体匹配算法的基本流程包括预处理、特征提取、匹配代价计算、视差计算和后处理等步骤。
预处理主要是对原始图像进行滤波、增强等操作，以提高图像质量。
特征提取则是从图像中提取用于匹配的特征信息，如角点、边缘等。
匹配代价计算是根据提取的特征，计算不同像素点之间的匹配代价，即相似度度量。
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已成为现代科技领域中一个重要的研究方向。
其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要应用之一，已经得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的研究现状、基本原理以及其在实际应用中的价值。
二、双目立体成像技术的基本原理双目立体成像技术是基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的深度信息，从而实现三维重建。
其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
在图像获取阶段，双目相机通过各自的镜头拍摄同一场景的左右两张图像。
接着，进行图像预处理，包括去噪、校正等操作，以改善图像质量。
然后，通过特征提取算法提取出左右图像中的特征点。
在立体匹配阶段，根据一定的匹配准则，将左右图像中的特征点进行匹配，从而得到视差图。
最后，通过三维重建算法，根据视差图和相机参数，计算出每个像素点的三维坐标，实现三维重建。
三、双目立体成像技术的研究现状目前，双目立体成像技术已经得到了广泛的应用。
在研究方面，国内外学者对双目立体成像技术的各个阶段进行了深入研究。
在图像获取阶段，研究者们致力于提高相机的分辨率和拍摄速度，以获取更清晰的图像。
在图像预处理和特征提取阶段，研究者们通过改进算法，提高了图像处理的效率和准确性。
在立体匹配阶段，研究者们提出了多种匹配算法，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等，以提高匹配精度和速度。
在三维重建阶段，研究者们通过优化算法，提高了三维重建的精度和效率。
四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在实际应用中具有广泛的价值。
首先，在机器人导航和避障方面，双目立体成像技术可以实现机器人对环境的感知和识别，为机器人提供准确的导航和避障信息。
其次，在三维重建和虚拟现实方面，双目立体成像技术可以实现对场景的三维重建和虚拟现实的呈现，为人们提供更加真实和沉浸式的体验。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉三维重建技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建和场景理解等领域的应用日益广泛。
而作为这一技术中的核心环节，立体匹配算法的研究和改进，更是关系到三维重建精度和效率的关键。
本文旨在探讨双目立体视觉三维重建的立体匹配算法，分析其原理、方法及存在的问题，并就如何优化算法提出建议。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，通过图像处理技术，计算视差信息，进而恢复出场景的三维信息。
在这个过程中，立体匹配算法起着至关重要的作用。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的关键技术。
其基本思想是通过比较同一场景的两幅图像中的像素或特征点，寻找它们之间的对应关系，从而计算出视差图。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析（一）基于区域的匹配算法基于区域的匹配算法通过计算两幅图像中对应区域之间的相似度来寻找匹配点。
该方法具有较高的精度，但计算量大，对图像的亮度、纹理等特征要求较高。
常见的基于区域的匹配算法有：块匹配法、自适应窗口匹配法等。
（二）基于特征的匹配算法基于特征的匹配算法首先提取两幅图像中的特征点或特征线等特征信息，然后通过计算这些特征之间的相似度来寻找匹配点。
该方法计算量相对较小，但对特征提取的准确性和鲁棒性要求较高。
常见的基于特征的匹配算法有：SIFT、SURF、ORB等。
（三）基于相位的匹配算法基于相位的匹配算法利用图像的相位信息来计算视差，具有较高的精度和鲁棒性。
然而，该方法的计算量较大，且对图像的噪声和模糊等干扰因素较为敏感。
五、立体匹配算法的优化策略针对现有立体匹配算法存在的问题，我们可以从以下几个方面进行优化：（一）优化算法模型通过对现有算法模型的改进和优化，提高其计算效率和准确性。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察物体来获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以确定物体的位置和形状，从而实现立体视觉。
这项技术在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用，可以用于三维重建、物体识别、姿态估计等领域。
双目立体视觉匹配的原理是利用人类的双眼视差来获得深度信息。
当一个物体处于距离眼睛较远的位置时，两只眼睛看到的图像有一定的差异，这种差异称为视差。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以计算出物体的深度信息。
在计算机视觉中，双目立体视觉匹配也是通过比较两个图像中的像素点来确定它们之间的视差，从而获取深度信息。
在实际应用中，双目立体视觉匹配需要解决许多问题，如计算图像中的像素点之间的视差、处理图像中的噪声和遮挡等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多算法和方法，如卷积神经网络、特征点匹配、立体匹配算法等。
在双目立体视觉匹配中，特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的特征点，并比较它们在两个图像中的位置来计算视差。
特征点可以是图像中的角点、边缘点、纹理点等。
当两个图像中的特征点匹配成功时，就可以计算出它们的视差，并获得深度信息。
除了特征点匹配外，立体匹配算法也是双目立体视觉匹配中的重要方法。
该算法通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
在立体匹配算法中，常用的方法包括区域匹配算法、基于能量函数的算法、基于图割的算法等。
这些算法都是通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
近年来，深度学习算法在双目立体视觉匹配中也得到了广泛的应用。
通过训练深度神经网络，可以实现对双目立体图像的特征提取和深度估计。
这种方法可以有效地处理图像中的噪声和遮挡，并获得更精确的深度信息。
双目立体视觉匹配是一种重要的计算机视觉技木，它可以在计算机视觉和机器人领域中实现三维重建、物体识别、姿态估计等应用。
要实现双目立体视觉匹配，需要解决图像中的特征点匹配、立体匹配算法、深度学习算法等问题。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉技术的核心环节，对于提高三维重建的精度和效率具有重要意义。
本文旨在研究双目立体视觉中的立体匹配算法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点，并就实际应用中可能遇到的问题提出相应的解决方案。
二、双目立体视觉概述双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，再通过计算两幅图像间的视差信息，从而实现对场景的三维重建。
这一技术广泛应用于机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域。
三、立体匹配算法原理及实现立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其基本原理是通过分析两幅图像中的像素或特征点之间的对应关系，计算视差信息。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位的匹配算法等。
1. 基于区域的匹配算法：该算法通过计算两幅图像中对应区域的相似度来匹配像素点。
具体实现过程包括预处理、相似度计算和视差计算等步骤。
该算法具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差。
2. 基于特征的匹配算法：该算法通过提取两幅图像中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的对应关系计算视差信息。
该算法具有较高的计算效率，适用于复杂场景的三维重建。
3. 基于相位的匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差，具有较高的精度和稳定性。
具体实现过程包括相位提取、相位匹配和视差计算等步骤。
四、立体匹配算法的优缺点分析立体匹配算法在双目立体视觉中具有重要作用，但每种算法都有其优缺点。
基于区域的匹配算法虽然具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差；基于特征的匹配算法虽然计算效率高，但在特征稀疏或重复的场景中可能存在匹配错误；基于相位的匹配算法具有较高的精度和稳定性，但对噪声和相位噪声较为敏感。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的立体匹配算法。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察目标物体，从而获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，我们可以计算出物体与相机的距离，并将不同深度的像素
点对应起来，实现双目立体视觉匹配。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉系统的工作原理。
人类的两只眼睛分别观察
物体，通过两只眼睛看到的视差来判断物体与自己的距离远近。
双目立体视觉匹配算法就
是通过计算两只眼睛看到的视差来获取物体的深度信息。
为了实现双目立体视觉匹配，首先需要将两只眼睛看到的图像进行校准，使得两只眼
睛的视野重叠。
然后，通过将左右眼图像进行块匹配，找到每个视差值最小的像素点。
这
个过程可以通过计算像素点之间的差异来完成，例如计算灰度值或像素颜色之间的距离。
在进行像素匹配的过程中，还需要考虑图像中的纹理、光照以及遮挡等因素。
因为这
些因素可能会导致匹配错误或无法匹配。
需要采用一些图像处理技术，对图像进行预处理
和优化，以提高匹配的准确度和鲁棒性。
一旦完成双目立体视觉匹配，就可以得到物体的深度图。
深度图可以用来重建物体的
三维形状，实现场景重建、深度测量、物体识别和跟踪等应用。
双目立体视觉匹配在机器
人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛观察目标物体并计算视差来获取物体深度信息
的技术。
它利用双目视觉系统模仿人类的视觉机制，可以应用于多个领域，为人工智能、
机器人和计算机视觉等领域的发展提供了重要的支持。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自主驾驶等领域的核心技术之一。
而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。
其中，立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，它通过比较两个相机获取的图像信息，找到对应的像素点，从而得到场景的深度信息。
三、立体匹配算法研究3.1 算法原理立体匹配算法主要基于视差原理，即同一场景中，从不同角度拍摄的两张图像中的对应点之间存在一定的视差。
立体匹配算法通过计算这种视差，实现场景的三维重建。
具体而言，算法主要分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和优化。
3.2 算法分类根据不同的匹配策略和计算方法，立体匹配算法可分为多种类型。
常见的包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于全局的算法。
其中，基于区域的算法通过比较图像中的像素块来计算视差；基于特征的算法则通过提取图像中的特征点进行匹配；而基于全局的算法则利用能量函数等全局信息来优化匹配结果。
四、立体匹配算法的优化与改进针对传统立体匹配算法在计算效率、准确性和鲁棒性等方面的问题，学者们进行了大量研究和改进。
其中，一些常见的优化方法包括：利用GPU加速计算、引入深度学习等机器学习方法提高匹配精度、使用多尺度、多特征信息进行联合匹配等。
这些优化和改进措施有效地提高了立体匹配算法的性能。
五、立体匹配算法的应用5.1 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法在三维重建领域具有广泛应用。
通过双目相机获取场景的图像信息，利用立体匹配算法计算视差，进而实现场景的三维重建。
这种技术可广泛应用于虚拟现实、游戏制作、影视制作等领域。
5.2 机器人导航与自主驾驶在机器人导航和自主驾驶领域，双目视觉技术也发挥着重要作用。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心环节，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文将重点研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉技术概述双目视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过计算图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉技术主要包括相机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等环节。
其中，立体匹配是双目视觉技术的核心和难点。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较两个相机获取的图像间的相似性，找到对应的像素点，从而计算出视差图。
视差图包含了场景中每个点的深度信息，是实现三维重建的关键。
3.2 常见立体匹配算法及其优缺点目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于相位的算法等。
其中，基于区域的算法具有较高的匹配精度，但计算量大；基于特征的算法计算量较小，但易受光照和噪声等因素的影响；基于相位的算法具有较好的抗干扰能力，但匹配精度相对较低。
3.3 基于双目视觉的改进立体匹配算法针对传统立体匹配算法的不足，本文提出了一种基于双目视觉的改进立体匹配算法。
该算法结合了区域和特征两种算法的优点，通过引入多尺度特征描述符和视差传播策略，提高了匹配精度和计算效率。
同时，该算法还采用了一种自适应阈值策略，有效抑制了光照和噪声等因素对匹配结果的影响。
四、立体匹配算法的应用4.1 机器人导航基于双目视觉的立体匹配算法可以实现机器人对环境的三维感知，为机器人导航提供了重要的信息。
通过将该算法应用于机器人的双目相机系统中，可以实现机器人对周围环境的准确感知和避障。
4.2 三维重建通过双目视觉技术获取的视差图可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
《车联网中的抗噪声端到端双目立体匹配研究》篇一一、引言车联网技术是现代智能交通系统的重要组成部分，它通过将车辆与周围环境中的各种设备进行连接，实现了车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息共享与交互。
其中，双目立体匹配技术作为车联网视觉感知的关键技术之一，对于提高自动驾驶系统的环境感知能力具有重要意义。
然而，在实际应用中，由于各种噪声的干扰，如光照变化、遮挡、动态障碍物等，双目立体匹配的准确性常常受到挑战。
因此，研究抗噪声的端到端双目立体匹配技术对于提升车联网系统的性能至关重要。
二、车联网中的双目立体匹配技术概述双目立体匹配技术是通过分析两个从不同视角拍摄的图像来估计场景中物体的三维结构。
在车联网中，双目摄像头被广泛用于获取道路环境和车辆周围的信息。
传统的双目立体匹配方法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算等步骤。
然而，这些方法在面对复杂多变的道路环境时，常常会受到光照变化、遮挡、动态障碍物等噪声的影响，导致匹配精度下降。
三、抗噪声的端到端双目立体匹配技术研究为了解决上述问题，研究者们提出了抗噪声的端到端双目立体匹配方法。
这种方法采用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现图像的直接映射，从而在视觉信息中直接预测深度或视差图。
其关键优势在于能够有效处理复杂的道路环境和各种噪声干扰。
（一）模型构建该研究采用卷积神经网络（CNN）构建端到端的双目立体匹配模型。
模型通过学习双目图像之间的对应关系，实现了从输入图像直接输出视差图的过程。
在模型中，引入了多种抗噪声机制，如注意力机制、上下文信息融合等，以增强模型对噪声的鲁棒性。
（二）数据集与训练为了训练模型，需要大量的双目立体匹配数据集。
研究中采用了公开的数据集以及自行采集的数据集进行训练。
在训练过程中，采用了损失函数来衡量模型的预测结果与真实结果之间的差异，并通过反向传播算法不断优化模型的参数。
（三）实验与分析为了验证模型的性能，进行了大量的实验分析。
实验结果表明，该模型在面对光照变化、遮挡、动态障碍物等噪声干扰时，能够保持较高的匹配精度和稳定性。
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指利用人类双眼在空间中略微不同的视角，联合大脑进行视觉信息的处理和匹配，从而获得空间的深度和立体感。
在现代科技中，利用双目立体视觉匹配可以实现很多实用的应用，比如立体影像、立体游戏、机器人视觉导航等。
双目立体视觉匹配技术是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
一、双目立体视觉原理人类通过双眼获取的两幅视觉图像，实际上是同一个物体在不同视角下的投影。
这两幅图像之间存在视差，也就是物体在不同视角下的位置差异。
大脑通过对这些视差的处理，得出了深度信息，使我们能够感知到物体的三维空间位置。
双目立体视觉匹配主要涉及视差的计算和匹配。
在数字图像处理中，利用计算机对双眼获取的两幅图像进行处理和匹配，从而获取深度信息。
通常采用的方法包括视差计算、视差匹配和深度图生成等步骤。
1. 视差计算：通过一系列像素级的图像处理方法，计算出两幅图像之间的视差。
常见的计算方法包括半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）、立体匹配算法（Stereo Matching）、视差图像传感器（Depth Sensing Image Sensor）等。
2. 视差匹配：将两幅图像中对应的像素进行匹配，找到它们之间的视差值。
通常采用的方法包括基于特征点的匹配、基于像素级的匹配等。
3. 深度图生成：根据计算得出的视差信息，生成目标物体的深度图，从而实现三维空间中物体位置的感知。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉的工作原理，通过模拟人类双眼的工作方式，从而实现数字图像的深度感知和立体视觉效果。
二、双目立体视觉应用双目立体视觉匹配技术在现代科技中应用广泛，涉及到多个领域，包括计算机视觉、人工智能、机器人技术等。
以下将介绍一些典型的双目立体视觉应用。
1. 立体影像：利用双目立体视觉匹配技术，可以实现立体影像的拍摄和显示。
通过双目相机拍摄的图像以及虚拟现实（Virtual Reality, VR）或增强现实（Augmented Reality, AR）技术，可以实现逼真的立体影像体验。
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛同时观察目标，然后将两只眼睛获取到的图像进行匹配，从而获得目标的三维信息。
这个过程类似于我们普通人通过两只眼睛观察物体来获取深度信息的过程。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类双眼观察物体的原理，即两只眼睛分别观察到的图像存在差异，通过比较这两只眼睛的图像，就可以计算出物体与眼睛之间的距离。
具体的方法包括视差法、相位法等。
1. 图像获取：使用两个摄像机分别获取目标物体的图像。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括去噪、平滑等。
3. 特征提取：对预处理后的图像提取特征点，例如角点、边缘等。
4. 特征匹配：将两个图像中的特征点进行匹配，找到相互对应的特征点对。
5. 视差计算：通过特征点的匹配结果，计算出每个特征点对的视差。
6. 距离计算：根据视差的大小，通过一定的转化公式，计算出物体与眼睛之间的距离。
7. 三维重建：将物体的距离信息转换为三维坐标，实现目标物体的三维重建。
除了视差法外，双目立体视觉匹配还可以使用相位法进行实现。
相位法是通过测量两个图像之间的相位差异来计算视差的方法。
相位法的优势是可以提高视差测量的准确性，但实现起来比较复杂。
双目立体视觉匹配具有广泛的应用前景。
它可以用于机器人的导航和避障。
通过获取到环境的三维信息，机器人可以更好地感知周围环境，从而避免障碍物。
双目立体视觉匹配还可以应用于医学图像处理、安防监控、虚拟现实等领域。
双目立体视觉匹配是一项基于人类视觉系统原理的技术，通过比较两只眼睛的图像，可以获取目标物体的三维信息。
它具有广泛的应用前景，可以在许多领域中发挥重要的作用。
第23卷第7期Vol.23No.7控 制 与 决 策Cont rolandDecision 2008年7月J ul.2008收稿日期:2007203212;修回日期:2007206211.基金项目:国家自然科学基金项目(60605023,60775048);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060141006).作者简介:白明(1979—),男,河北邢台人,博士生,从事移动机器人立体视觉导航的研究;王伟(1955—),男,辽宁鞍山人,教授,博士生导师,从事预测控制、智能控制等研究. 文章编号:100120920(2008)0720721209双目立体匹配算法的研究与进展白 明,庄 严,王 伟(大连理工大学信息与控制研究中心,辽宁大连116024)摘 要:立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.关键词:立体视觉;双目立体匹配;匹配约束中图分类号:TP24 文献标识码:AProgress in binocular stereo m atching algorithmsB A I M i ng ,Z H UA N G Yan ,W A N G W ei(Research Center of Information and Control ,Dalian University of Technology ,Dalian 116024,China.Correspondent :WAN G Wei ,E 2mail :wangwei @ )Abstract :Stereo matching has long been one of the central research problems in computer vision.Firstly ,some current studies on binocular stereo matching technology are introduced.Then the concepts and applicable situations of the matching constraints are presented.Especially ,the categories and the improved algorithms in the process of the development are emphatically analyzed.The key techniques are compared and addressed ,and some major problems and possible solutions are also summarized.Finally ,the focus and some existing problems of the current research in this area are pointed out ,and the prospective technique development trends are proposed.K ey w ords :Stereo vision ;Binocular stereo matching ;Matching constraints1 引 言 立体视觉技术是移动机器人视觉导航领域的关键技术之一.在未知环境中导航,快速、准确地识别障碍物信息,规划出可行路径,要求立体视觉导航系统的匹配算法应具有较高的准确性和实时性.然而双目立体匹配一直是三维场景结构信息获取的研究热点之一,其基本原理是从两个视点观察同一景物以获取立体像对,匹配出相应像点,从而计算出视差并获得三维信息.特别是20世纪80年代,美国麻省理工学院的Marr 提出了一种视觉计算理论并应用在双目匹配上,使两张有视差的平面图产生具有深度的立体图形,从而奠定了双目立体视觉发展的理论基础.由于匹配的不确定性,立体匹配问题始终没有统一的解决方式,对此许多研究人员作了大量研究.Barnard [1]回顾了立体重构的基本原理,对主要方法作了综述,并给出算法性能的评价标准.Dhond [2]对大量立体匹配算法进行了总结,介绍了分级处理思想,并提出使用三目约束减少立体匹配的不确定性.Faugeras [3]对在非摄像机校正条件下立体视觉的研究进行了详细综述.K o schan [4]对动态立体和主动立体、早期的遮挡和无纹理问题及实时立体视觉实现进行了总结与探讨.Scharstein [5]对由两帧图像产生稠密视差的立体匹配算法进行了详细分类和评价,提出现有立体匹配算法一般由4个相对独立的模块组成:匹配代价计算、代价/支持聚合、视差计算/最优化以及视差校正,认为当前各种匹配算法是模块相对变动的结果.通过对4种模块不同算法之间的性能比较,可得出变动因素对算法性能的具体影响,并进一步依据其分类法则构建了对立体匹配 控 制 与 决 策第23卷算法性能进行评价的通用软件平台.Brown[6]从几何计算的角度概述了对应点匹配算法,重点分析了遮挡问题的匹配解决方法,并论述了典型应用中实时立体视觉的实际平台.本文系统地归纳了基于图像几何和利用场景物体的各种约束的概念及其适用场合,着重分析了各类双目视觉立体匹配算法的发展历程,比较了其优缺点,并总结了其存在的主要难题和可能解决的途径.最后讨论了双目立体匹配研究所面临的主要问题和技术发展趋势.2 基于图像几何和场景的约束 对于两幅从不同角度获取的同一场景的图像而言,传统的特征点搜索方法是在一幅图像上选择一个特征点,然后在第2幅图像上搜索对应的特征点. Poggio将Marr的思想进一步发展为早期视觉不适定性问题,他认为立体视觉匹配问题可以表述为Hadamard意义下的不适定性问题,这一表述体现了约束假设的重要性.为减少匹配不确定性,提高匹配效率,众多研究人员应用了约束假设.这些约束可分为两类:1)基于图像几何的约束,例如位置、朝向以及图像获取方式;2)基于场景的约束,例如场景中物体的性状和相互关系.大多数文献仅仅依托某些约束,并未对其明确地定义.本文对目前较活跃的匹配算法中常用到的约束进行总结,并进一步说明了约束的适用范围.2.1 基于图像几何的约束基于图像几何的约束的依据主要是图像获取过程中的几何学和光度测定学原理.本文将这类约束分为以下5个部分:1)极线约束:设空间中一点P,在左(右)像平面I l(I r)上的投影为P l(P r),则P l点在像平面I r上的对应点一定位于极线上.这样便将潜在的二维搜索空间降为一维.2)唯一性约束:图像上每一个像素点最多只能与另一幅图像上的一个像素点对应.另外,出现两个或以上点在一个图像上的投影点相同,但在另一个图像上的投影却作为分开的点,如自遮挡问题.3)几何相似性约束:两幅图像中发现的特征的几何特性相差不大.例如区域或轮廓,线段的长度或方向.此项是基于特征的匹配算法[7]的核心.4)光度测定学相容性约束:由于光源、表面法线和摄像机位置之间角度的关系,在两幅图像中对应点的灰度值不可能完全相同但相似.反之,具有相同或相似灰度值的图像点未必是空间同一点的投影.相容性是对应像点一致性的测度,目前文献中采用的相容性测度有:相关函数测度、协方差函数测度、相关系数测度、差平方和测度以及差绝对值和测度,其中相关系数测度对灰度的线性畸变有较强的鲁棒性.区域匹配算法[8]和通过定义能量函数得到稠密视差图的算法[9]几乎都依托此约束.Jordan进一步将此约束扩展到彩色光度测定学相容性约束,指出在两幅彩色图像中,匹配点在相应的色彩通道上有相似值.5)透视投影约束:大部分匹配算法依据透视投影建立图像模型,仅少数文献采用正投影模型.2.2 基于场景的约束基于场景的约束的依据主要是利用典型场景中物体的某些共同性质.这类约束可分为以下8个部分:1)视差光滑性约束:除图像中物体边缘外,视差在图像中几乎所有地方变化缓慢.即假设空间中同一物体表面上两点相邻,则它们分别在左右图像上的投影都是相邻的.但位于空间不同物体上的点,该约束则不成立.实际上,图像扫描线优化算法本质上是在该约束条件下的基于动态规划匹配算法.2)轮廓视差约束:轮廓对应点在满足视差光滑性约束的同时,在左右图像中都应落在边缘处.3)特征相容性约束:仅具有相同物理起源的点才能匹配.以物理起源分类,图像中边缘可分为物体面边缘、投影的阴影边缘、遮挡边缘和镜面性边缘.其中:前两种边缘在匹配时满足此约束,后两种边缘因随视点改变而变化不能用于解决对应问题.边缘匹配是场景三维重建的常用技术,但关键取决于边缘分类.Lee通过利用边缘分类的色彩信息得到了较好的匹配结果.4)顺序约束:对于相似深度的表面,对应匹配点一般以相同的次序落在极线上.在动态规划算法中,应用此约束能减少遮挡产生的误匹配[10].但对场景中深度相差较大的窄物体,此约束不再满足.5)互对应约束:首先从左图像点P l开始搜索,得到匹配点P r;反过来,从图像点P r开始搜索,若没能找到P l,则匹配不可靠,应排除.此约束有助于排除由于遮挡和噪声等原因而产生的误匹配点.用该约束检测遮挡优于许多其他方法,但耗时较长是其主要缺点.文献[8]提出一种虽依据该约束但时间复杂度较小的稠密算法.6)相位约束:两幅图像中对应点的局部相位是相等的.该约束是基于相位匹配算法[11]的核心.尤其对图像中高频噪声有一定的抑制作用,并且相位匹配算法无需亚像素插值或亚像素特征提取就能达到亚像素级精度.7)视差范围约束:人为指定两幅图像中对应点227第7期白明等:双目立体匹配算法的研究与进展 的视差小于事先定义的阈值.该约束是限制搜索对应点长度和可靠性[10]的有效工具,可同时提高效率和准确性.8)视差梯度范围约束:Burt从生理学调查中发现,人类视觉只能融合视差梯度不超过某个范围的立体图像.如果某些点的视差梯度过大,则这些点应是遮挡点或误匹配点.文献[12]以该约束集成到目标函数最小化过程为例,证明了所提出的连续优化下能量函数最小化框架的有效性.3 双目立体匹配算法 从各具特色的双目立体匹配算法框架来看,算法有效性主要依赖3个因素,即选择准确的匹配基元、寻找相应的匹配准则和构建能够准确匹配所选基元的稳定算法.但由于立体匹配涉及诸多因素,至今仍未得到很好的解决.一般情况下,可通过算法所使用的匹配特征类型、约束假设、匹配准则以及优化或搜索方法将其分类.针对已提出的多种立体匹配方法,本文认为构建一个完整的立体匹配算法应从4个方面着手:1)广义匹配基元与特征参数选择;2)匹配方法及策略;3)匹配代价优化标准;4)视差提炼方式.本文将立体匹配算法分为两类:基于局部约束的算法和基于全局约束的算法.3.1 基于局部约束算法基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相应的计算复杂度较低,大多实时性平台借鉴了此算法的思想.但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和遮挡区域匹配效果不理想.本文将局部算法分为3类:区域匹配算法、特征匹配算法和相位匹配算法.3.1.1 区域匹配算法本质上,基于光度测量学不变性原理的区域匹配算法,常以邻域窗的灰度为匹配基元,以相关程度作为判别依据,可以得到较稠密的视差图.本文从灰度相关性和非参数变换思想两个方面进行分类.灰度相关性算法的研究主要集中在匹配代价聚合的窗口构建上,主要包括:固定窗算法、多窗口关联算法和自适应窗算法.本文认为算法性能依赖于窗口的两个性质:其一,窗内像素点最好具有同一深度,不同深度的像素点应尽量少;其二,窗内应包含足够多易于识别计算的灰度变化.自适应算法思想是以灰度值和深度值作为自变量构造尺度函数,进行窗的选择.通过比较不同尺寸窗口的性能,Veksler[13]提出不同形状尺寸窗口的适用范围,但只是对有限的窗口形状进行评价,且需用户指定窗口测量计算的参数.Wang[14]根据分割区域动态选择窗口的形状和大小的方法得到了较好效果,但对于复杂纹理图像,精确的色彩分割是个难题.Y oon和Kweon[15]利用像素间光度学和几何学关系调配窗口中像素的权值,本质上类似于分割的思想,但却回避了分割难题.此方法不依赖初始视差估计,同时在深度不连续和连续区域得到精确匹配,但其高时间计算复杂度问题有待解决.基于局部非参数变换思想是为了使后期匹配更具有鲁棒性.典型算法是Rank t ransform和Census t ransform.Rank t ransform思想类似滤波器,通过待匹配点与特征窗内各点灰度差,定义灰度等级. Zabih[16]把等级变换算法推广到Census transform,通过编码像素间的等级信息保留其空间分布,用加权平均编码信息匹配图像.由于这种方法依据灰度排序方式,提高了算法的鲁棒性,但同时增加了窗口图像信息的维度,计算更加复杂.区域匹配算法的一个突出缺点是,对无纹理区域常常由于相关函数变化的锐度不够以及难于保留深度不连续特性,不能取得精确的匹配结果.3.1.2 特征匹配算法本质上,基于几何不变性原理的特征匹配算法克服了区域匹配算法对深度不连续和无纹理区域敏感的缺点,特别是由于特征基元的统计特性和数据结构的规则性,使其适合于硬件设计,备受学者关注.按匹配基元的特征可分为全局特征和局部特征两大类.全局特征包括多边形和图像结构等,多与下文中的全局算法混合使用;局部特征算法常用点、边缘、线段、小区域或局部能量等图像信息作为匹配基元,对噪声不敏感,可以得到较精确的匹配.近年来,众多应用要求稠密视差图,人们开始研究一些新型算法.这些算法[7]的共同点是先对图像进行加工,对潜在的新型特征进行匹配,使计算复杂度和匹配效果得到不同程度的改进.本文主要讨论较受关注的两类算法:分级特征匹配和基于分段的特征匹配.分级特征匹配算法[7]的思想是根据图像结构特点提取边缘特征,由低层次到高层次特征构建特征分组.首先用高层次的特征进行粗糙匹配,并指导后续匹配;然后对没有匹配的区域用低层次的特征进行再匹配;最终算法将所有信息融合,产生的视差图将满足全局一致性约束条件.这样逐层分级、由粗到精的策略显著减少了搜索空间,从而减少了计算复杂度.基于分段的特征匹配算法[17]的思想是,首先采用多路分割思想[18]把图像分割成不同的段,对同一区域像素加以相同标号;然后迭代计算两幅图像对应段的仿射转换参数,合并每次迭代后具有相同参327 控 制 与 决 策第23卷数的段.因这类算法基于在同一段中视差连续的假设,故减少了整体深度不连续的敏感性,保证了每段视差光滑,但如何解决提高分段质量与减少计算代价之间的矛盾,是提高其性能应首要考虑的问题.特征匹配主要存在两点不足及其改进措施:其一,图像特征的稀疏性决定特征匹配只能得到稀疏视差图,要得到稠密视差需附加较为复杂的插值过程.因此常规的特征算法往往难以达到预期效果,结合各算法优点的混合特征算法值得关注.K im[19]采用分级思想有效融合了区域匹配、特征匹配和能量最小化3种算法.其二,特征匹配结果的性能紧密依赖于特征提取的精度.Prince[20]摒弃了建立提取特征先验模型的步骤,而用局部能量法识别多方向的亚像素特征,检测出多种类型的特征用于匹配,这种非梯度算子不会放大高频噪声而引起特征的虚假提取.3.1.3 相位匹配算法基于傅立叶平移定理的相位匹配算法的本质是,对带通滤波后的时/空2频域定位性的基元信号相位信息进行处理而得到像对间的视差.与上述两类方法相比,作为匹配基元的相位信息本身反映了信号的结构信息,能有效抑制图像的高频噪声和畸变,且适于并行处理,可获得亚像素级精度的致密视差.究其本质,相位匹配就是寻找局部相位相等的对应点,因此出现了窗内相位差异积分最小法和以加权相位差绝对值作为代价函数的动态规划法.本文主要讨论目前常用的两类算法:相位差2频率法[11]和相位相关法[21].相位差2频率法利用空间域上的平移与频率域上的相位平移之间的比例关系计算对应点处的视差值.徐奕[11]利用双正交小波基构造滤波器,采用多尺度匹配策略的动态规划技术,得到最优的匹配路径.相位相关法根据带通信号之间的相关度确定相位重叠的匹配位置.Muquit[21]提出对任意形状的表面进行重构的算法,采用多尺度搜索策略对孤立点进行检测和校正,得到可靠的亚像素级精度.相位匹配算法主要存在两个问题及其改进措施:其一,因带通输出信号的幅度太低而带来相位奇点问题.Fleet和J ep son[22]详尽地分析了相位奇点产生的原因并实现了对其有效检测,利用邻域视差信息解决奇点问题.其二,由于相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关,需考虑相位卷绕问题.徐彦君[23]采用低冗余度的质数序列作为Gabor 滤波器组的波长,实现了高效的尺度自适应选择算法,将相位匹配算法的收敛范围扩大,解决了相位卷绕问题.3.2 基于全局约束算法基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解.全局最优算法的本质是将对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价聚合步骤,直接计算视差值.这类算法的核心环节包括:1)能量函数构造方法;2)能量函数优化求解策略.文献[5]评价了各种优化策略的性能,指出动态规划算法在满足对应点顺序约束的条件下能最快地实现全局最优搜索;基于二维马尔可夫过程的图割方法性能最好,但耗时太长.本文把全局算法分为4类:动态规划算法、图割算法、人工智能算法和其他全局算法.3.2.1 动态规划算法基于动态规划算法的本质是在左右图像对应扫描线上寻找最小匹配代价路径的过程.常在视差空间图中应用连续性约束和顺序约束,由全局代价函数决定匹配代价,规划出的路径由趋于具有最小代价的匹配点集合构成.动态规划算法能有效降低计算复杂度.假设扫描行上有N个像素,视差搜索范围为D,则求解所有像素视差的计算复杂度为O(D N),而利用动态规划的计算复杂度仅为O(N D2).文献[24]进一步把计算复杂度降为O(N D log D).另外,动态规划算法为局部无纹理区域提供了全局支持,从而提高了匹配精确度.动态规划算法的最大局限是不能有效融合水平和垂直方向连续性约束.单点像素的错误匹配将会影响同一扫描线上后续像素的匹配,不仅使视差图上带有明显的条状瑕疵,而且造成匹配精度较低. Ohta[25]提出了以边缘线为匹配特征的动态规划匹配算法,首次把动态规划的搜索空间扩大到三维. Cox[26]引入水平方向不连续和垂直方向不连续最小的约束来获得高密度视差图,改善了动态规划匹配效果,计算复杂度仅为O(N D).另外,当场景中存在较窄的前景物体时,顺序性约束将很难满足,常会出现误匹配,并且决策遮挡像素合适的匹配代价也是一个难题.目前涌现出具有良好前景的几种改进动态规划算法.Bobick[27]提出了利用事先确定的正确匹配点作为匹配控制点的修正算法,在动态规划过程中对寻优过程进行指导,从而减轻了视差图上的条纹瑕疵.G ong[10]另辟蹊径,引入了可靠度的概念,对采用双向动态规划得到的匹配路径进行可信度计算和阈值比较,得到了光滑可靠的视差图.值得一提的是,Lei[28]将动态规划搜索推广到树形结构,在二维427第7期白明等:双目立体匹配算法的研究与进展 区域树上定义能量函数以寻找最优匹配路径,将区域算法融合到动态规划的框架中,充分发挥二者的优点,得到了满意的性能.3.2.2 图割算法为解决动态规划算法不能充分融合水平和垂直方向连续性约束问题,将匹配问题看成是利用这些约束在图中寻求最小割问题.根据Ford和Fulkerson的最大流2最小割理论,这样最小割问题便可转化为最大流问题来处理.图割算法的其本思想是将立体匹配问题转化为一种能量函数的形式,根据能量函数构造合适的图,求其最小割(最大流).Cox[29]利用图割算法求解立体匹配时,设计的能量函数首次考虑了遮挡情况,并与文献[26]中动态规划算法的性能进行了比较.图割算法因需要多次迭代,一般比动态规划算法的计算复杂度高,但能有效地去除条纹瑕疵.最近研究主要体现在新型构图框架和能量最优化算法上.图割算法的特性表现在:其一,构造能量函数用于图割求解时,其本身必须满足一定的约束条件,K olmogorov[9]对可用的能量最小化函数类型进行了总结归纳;其二,不同的能量函数有着不同的构图方式.一个值得注意的工作是,Boykov[30]提出了能量函数优化的两种构图标号函数:α2βswap move和αexpansion move,并证明了其扩张算法所获得的局部小和全局小相差一个已知的常数;而交换算法可以处理更一般的能量函数.文献[31]进一步将标号集扩展到二维向量,并重新定义了能量函数.Boykov[32]提出一种改进的路径扩张算法,通过把算法应用于图像恢复、图像分割、立体匹配和运动检测方面,表明该算法优于常用的求最大流(最小割)的Dinic的算法和p ush2relabel算法.3.2.3 人工智能算法Marr提出的重要理论之一是立体视觉的不确定性,而且立体匹配问题可以看作是代价函数的优化问题.智能算法的基本思想是在约束条件下,首先建立以基元匹配的相似性条件和相容性条件为基础的最优准则;然后进行点集的最优匹配搜索,使各基元的相似性和相容性达到总体最优.人工智能算法对最优问题的解决有其独特的性能,本文主要讨论两种智能搜索算法:基于神经网络的匹配算法和基于遗传算法的匹配算法.(1)基于神经网络的匹配算法该算法的本质是根据所构建网络的形式,通过迭代学习算法将匹配代价函数及其匹配固有约束转化成能量最小化寻优过程,网络的动态变化过程是多个约束的极小化实现过程.如前所述,立体匹配是复杂的非线性过程,而畸变和环境因素带来的非线性误差将通过网络学习被分散到各神经元之间的连接权值上,不仅能减少非线性因素的影响,而且降低了对系统的要求,训练好的网络几乎可以进行实时测量,获取物体的三维信息.目前,利用二维Hopfield网络寻优的算法较多.Ruichek[33]提出了利用Hopfield网络实时障碍物检测的立体匹配算法.文中通过边缘特征在3个约束下的对应关系构建目标函数,采用分级提取边缘的思想实现实时匹配.较多研究针对灰度图像进行匹配,而Hua[34]基于竞争2合作神经网络对彩色图像直接匹配.作者采用区域算法对7种色彩空间进行了对比实验,指出其中3种色彩空间利用自适应颜色特征能有效地改善匹配性能.然而,二维Hopfield网络拓扑无法刻画整个2D视差图景演化过程.为满足整体最优的匹配,构造一个三维Hopfield网络拓扑是个有意义的工作,但至今未见公开报道.(2)基于遗传算法的匹配算法该算法的本质是根据采用的匹配基元和基因构建策略,将问题的解编码到染色体中,考虑匹配约束构造适当的适应度函数,利用进化机制获得匹配最优解,是一种利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法.本文认为此类算法性能差异主要体现在4个方面:1)基因构建策略;2)染色体编码方式;3)匹配约束下适应度函数的构建;4)进化机制的实施.Wang[35]直接以视差值编码,利用4个匹配约束构建目标函数,在没进行特征提取和后续插值的情况下得到平滑稠密视差图,减少了匹配模糊性和时间复杂度.为减少误匹配,提高视差图的精度, G ong[36]引入基于邻域的分割思想,通过优化对应点的相容性和视差连续性,利用Markov Random Field(MRF)表征邻域像素交互关系,构建适应度函数,在边缘处理上优于文献[37]的算法.Ruichek[38]采用改进的整数编码机制,弥补了二进制编码匹配不确定性较大的不足,在3个加权约束下构建适应度函数,采用基于边缘的多级搜索机制,提高了匹配正确率和寻优效率,把基于遗传的立体匹配算法应用到实时障碍物检测中.3.2.4 其他全局算法除上述全局优化算法之外,众多学者还提出了一些其他算法,如协作算法、非线性扩散算法和置信度传播算法.协作算法的灵感源于人类视觉计算模型,其所用的非线性迭代操作在整体行为上类似于全局算527。
